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数据科学与AI
RAG 评估与可复现实验流程(2025)
YBB
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RAG 评估与可复现实验流程(2025)RAG 的优化需数据驱动与可复现。本文给出评估与回放流程。
一、评估集与采样分层采样:覆盖主流与长尾问题。版本管理:评估集与数据源版本化,记录变更。
二、指标与记录指标:召回率/准确率/引用正确率与覆盖度。记录:检索片段与生成输入输出日志,支持回放。
三、回放与对照回放:按试验版本进行离线回放对照。A/B:在上线前进行灰度与在线对照评估。注意事项指标与流程纳入发布门禁;评估材料可审计与可追溯。分类与关键词与描述与正文一致,便于发布管理。
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本文分类:
数据科学与AI
本文标签:
rag
评估
与可复
现实
流程
2025
浏览次数:
11
次浏览
发布日期:2026-02-13 00:31:39
本文链接:
https://www.ybb.press/ai/2780.html
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Feature Store 设计与离线-在线一致性(2025)
Feature Flags 服务架构(评估、分群、回滚与审计)
FastAPI 架构与性能优化(2025)
熔断治理(2025)
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